Rdds基本操作Transformation,逐元素，map，filter，flatMap，集合运算

本文主要是介绍Rdds基本操作Transformation,逐元素，map，filter，flatMap，集合运算，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Rdds基本操作Transformation

转换，从之前的RDD构建一个新的RDD，map操作

逐元素map，接受一个函数，应用在RDD每一个元素，并返回一个新的RDD

val lines = sc.parallelize(Array("hello","spark","hello","world","!"))      测试时候使用，从已有集合中构造一个RDD

lines.foreach(println)  打印出每一行，5个元素分为了5个分区  hello  spark

val line2 = lines.map(word=>(word,1))    在每个元素后面加1

lines2.foreach(println)     (hello,1)   (spark,1)

filter()

接受函数，返回只包含满足filter函数的新RDD

val line3 = lines.filter(word=>word.contains("hello"")

lines3.foreach(println)          hello hello

flatMap()

对每个输入元素，输出多个输出元素

压扁，将RDD元素压扁后返回一个新的RDD

val inputs = sc.textFile("/home/maixia/soft/helloSpark.txt")

inputs.foreach(println)                      hello!        hello spark         hello world

val lines = inputs.flatMap(line=>line.split(" "))

line代表每一行，空格分割；将3行的6个元素压成一起

lines.foreach(println)          hellosparkhelloworldhello!

val lines2 = lines.map(word=>(word,1))

line2.foreach(print)    (hello,1)  (spark,1)

Rdds基本操作Transformation

集合运算，并集交集

val rdd1 = sc.parallelize(Array(("coffe","coffe","panda","monkey","tea"))

rdd1.foreach(print)                                              coffe coffe panda  monkey tea

val rdd2 = sc.parallelize(Array("coffe","monkey","kitty"))

rdd2.foreach(print)             coffe  monkey kitty

val rdd_distinct = rdd1.distinct()  去重

rdd_distinct.foreach(print)     coffe panda  monkey tea

val rdd_union=rdd1.union(rdd2)  不去重并集   coffe coffe panda  monkey tea  coffe  monkey kitty

val rdd_inter=rdd1.intersection(rdd2)  交集    monkey coffe

val rdd_sub=rdd1.substract(rdd2)     tea  panda    在rdd1中有，rdd2没有的

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